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基于便携式近红外光谱仪检测梨可溶性固形物 总被引：1，自引：0，他引：1
探索采用便携式近红外光谱仪,利用不同光谱预处理算法及波长优选法建立检测模型检测梨可溶性固形物含量(SSC)的可行性。比较了一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)等9种预处理方法进行PLS建模的效果,确定最佳预处理方法。用相关系数法、无信息变量消除法(UVE)、向后区间偏最小二乘法(biPLS)和向后区间偏最小二乘法结合遗传算法(biPLS+GA)优选波长,用偏最小二乘法(PLS)建立梨SSC的定标模型,根据各个模型的校正集和预测集的相关系数(r)和交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)评价定标模型的精度和稳定性。结果表明:经过SNV预处理后的建模效果最好,校正集和预测集的相关系数r分别为0.890 8和0.868 9,RMSECV和RMSEP分别为0.592 5和0.630 8;相较于其他3种波长优选法,biPLS+GA方法不仅优选的波长数少,而且所建模型的预测效果更好,校正集和预测集的相关系数分别为0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分别为0.599 9和0.571 3。 相似文献
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提出一种应用高光谱成像技术检测葡萄可溶性固形物含量的方法。使用高光谱成像系统采集葡萄漫反射光谱,在500~1 000 nm光谱,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)进行光程校正,结合一阶微分(1-Der)、二阶微分(2-Der)、Savitzky-Golay(S-G)平滑方法及其组合对原始光谱进行预处理,建立可溶性固形物含量的偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)模型。结果表明:采用PLS和SMLR建模方法均取得较好的预测效果。采用经过MSC、1-Der和S-G平滑相结合预处理后的光谱建立PLS预测模型,校正集的相关系数Rc为0.979 1,RMSEC为0.265,预测集的相关系数Rp为0.962 0,RMSEP为0.372;采用原始光谱、1-Der和SG平滑相结合预处理后的光谱建立SMLR预测模型,校正集的相关系数Rc为0.967 8,RMSEC为0.327,预测集的相关系数Rp为0.947 2,RMSEP为0.394。以上表明,基于高光谱成像技术可以实现采后葡萄可溶性固形物含量的准确无损检测。 相似文献
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样品温度对定量模型的精确度有一定的影响.该研究利用光纤光谱技术对不同温度的100个骏枣进行了分析,选择预处理方法为SNV建立的偏最小二乘法(PLS)骏枣温度定量模型.结果表明,骏枣在23℃温度下建立的模型预测能力较强,相关系数(R)为0.85367,校正标准偏差(RMSEC)为0.62,预测标准偏差(RM?SEP)为2.62.由此可见,利用光纤光谱技术研究骏枣温度定量模型的预测是可行的. 相似文献
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《江苏农业科学》2018,(19)
近红外光谱预处理是胡杨叶片含水量光谱检测的前提,然而样本背景、电噪声和杂散射等会干扰近红外光谱的测量结果。为了避免以上因素对近红外光谱产生的影响,采用连续投影算法(successive ections algorithm,简称SPA)、数据中心化、归一化和标准正态变量变换方法(standard normal variate transformation,简称SNV)对原始光谱数据进行预处理,使用偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)建立胡杨叶片水分含量检测的校正集和预测集模型。结果表明,直接使用原始光谱,利用SPA算法筛选变量数为7个,模型预测精度为0. 971 44,RMSPCV为0. 046 132,相关系数r=0. 674 24,RMSEP=0. 021 434;使用原始光谱+标准正态变量变换方法,利用SPA算法筛选变量数为6个,模型预测精度为0. 976 63,RMSPCV为0. 045 642,相关系数r=0. 774 72,RMSEP=0. 018 24。SNV+SPA预处理方法能够有效地消除噪声和散射,提高模型的预测精度,相关性明显增加,降低数据维数和误差,可用于胡杨叶片水分含量的快速、无损检测,同时对其他作物叶片水分含量光谱预处理检测具有一定的参考意义。 相似文献
6.
《山西农业大学学报(自然科学版)》2019,(5)
[目的]本文利用可见/近红外光谱定量检测山西省不同产区晋虞1号桃的可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,旨在建立一个简单有效、适应性能好的校正模型为后续在线检测设备的开发与利用提供模型参考。[方法]采集3个产区桃的可见/近红外漫反射光谱,选择不同的预处理方法消除客观因素对原始光谱的影响,比较发现SG平滑+多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理方法建模结果最优。采用Kennard-Stone算法以3∶1比例划分样品集,其中校正集270个用于建立PLS模型,预测集90个用于评价模型性能。为了简化模型运算量、提高模型预测性能使用蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variables elimination,MCUVE)与连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)相结合筛选有效特征波长。最后,比较了偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法所建单一产地和混合产地下晋虞1号桃SSC含量可见/近红外光谱模型的预测能力。[结果]与单一产地和两两混合产地模型相比,混合3产地桃校正集样本建立的模型预测效果最好,预测的相关系数(Rp)和预测的均方根误差(RMSEP)分别为0.949和0.652°Brix。[结论]利用多个产地的晋虞1号桃样本建立的混合模型具有较强的包容性,可提高对晋虞1号桃SSC含量的预测精度,减小产地差异对SSC含量可见/近红外光谱检测的影响。本文可为山西省内晋虞1号桃内部品质SSC含量的无损检测模型提供了理论基础。 相似文献
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《西南农业学报》2020,(4)
【目的】文章尝试建立橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。【方法】基于涵盖2个品种和6个割龄的橡胶树叶片钾素含量和光谱反射率,分别采用偏最小二乘法(PLS)和偏最小二乘-支持向量机(PLS-SVM)构建了橡胶树叶片钾素含量高光谱估算模型。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、SG平滑(SG)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等预处理方法或方法组合对叶片原始光谱反射率进行预处理,通过筛选得到最佳预处理模式为SNV+SG+FD的组合方法,其中,SG平滑点数为7,多项式次数为1或2。【结果】利用验证集对PLS模型和PLS-SVM模型进行验证,结果显示,决定系数R~2分别为0.843和0.868,均方根误差RMSE分别为1.331和1.162 g/kg,相对分析误差RPD分别为2.414和2.764。【结论】2种模型均具有良好的估算效果,PLS-SVM模型具有更高的估算精度。 相似文献
8.
【目的】探索建立基于近红外光谱技术的土壤微量元素监测技术。【方法】采集三峡库区（重庆）主要加工甜橙基地果园背景土壤样品168个,随机选取100个作为建模样本,其余为检验样本;测定所有样本的近红外反射光谱和土壤Fe、Mn、Zn全含量;运用最佳光谱预处理方法和偏最小二乘法（partial least square method, PLS）及内部交叉验证方法建立校正模型,并进行模型精度检验。【结果】变量标准化（standard normal variables,SNV）为土壤Fe、Mn、Zn含量近红外光谱预测的最佳光谱预处理方法;运用SNV光谱预处理和偏最小二乘法（PLS）及内部交叉验证法建立的土壤Fe、Mn、Zn含量校正模型,95%置信区间内的预测精度分别为92.65%、95.59%和95.59%。【结论】利用近红外反射光谱技术进行土壤Fe、Mn、Zn含量检测可行且精度较高。 相似文献
9.
目的 基于近红外光谱技术的红枣水分无损检测,为红枣水分含量模型建立提供科学依据。方法 以塔里木大学园艺试验站红枣资源圃中的脆熟期馒馒枣和保德油枣的果实为试材,采用传统烘干法测定枣果实水分含量,并通过近红外光谱分析仪进行枣水分无损检测。对2个品种样本光谱进行样本集划分并使用预处理的方法Savitzky-Golay平滑法和偏最小二乘回归分析法(PLS)。结果 建立了含水量定量检测分析模型。共获得212个样本,馒馒枣和保德油枣分别为100和112个,2个品种随机校正模型为75和84个,验证模型分别为25和28个,用外部证实法建立样品校正模型和验证模型。建立光谱模型将试验组分别分为红枣含水量校正模型和验证模型。所建2种红枣水分检测模型中SEC(校正集标准偏差)值分别为1.01%和1.29%;SEP(预测标准偏差)值为1.65%和1.41%,2种红枣的校正集与验证集交互相关系数分别为0.878和0.883。结论 以S-G平滑法对光谱数据预处理,以偏最小二乘进行回归分析(PLS)。建立含水量定量检测分析模型对红枣进行水分检测,水分真实值和预测值的交互相关系数均高于0.850。2个品种校正模型和验证模型差异较小均在0.5%左右,建立了红枣近红外光谱和水分含量之间的对应关系。 相似文献
10.
采集并制备不同地域、不同品种的水稻秸秆样本288个,根据浓度梯度法,按照31的比例划分校正集与验证集。采用蒽酮硫酸比色法测定试验样本中可溶性糖含量,并采集在近红外全波段(10 000~4 000cm-1)范围内样本的近红外光谱信息。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、导数、S-G平滑及其组合方法对光谱进行预处理,分别运用逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)化学计量学算法,建立基于近红外光谱的逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)定量分析模型。通过比较分析,对光谱进行一阶导数预处理,建立的PLS模型效果最优,校正集实测值与预测值之间的决定系数R2C达到0.880 6,交互验证决定系数(R2CV)和验证集决定系数(R2V)分别为0.771 1、0.857 8,均方根差RMSEC、RMSECV、RMSEP分别为0.318%、0.440%、0.404%,校正集相对分析误差(RPDC)和验证集相对分析误差(RPDV)均大于2.5。结果表明,采用近红外光谱法建立的PLS模型基本可以实现水稻秸秆中可溶性糖含量的快速检测。 相似文献